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针对锅炉燃烧系统具有多输入输出、非线性、强耦合、不确定时滞的特点，采用粒子群优化（PSO）算法寻找锅炉模型的最优输入变量组合，实现锅炉燃烧过程的优化。其应用使锅炉燃烧节省了成本，提高了经济运行效益。仿真结果表明，该算法是一种高效率的寻优方法。
粒子群算法在电站锅炉燃烧优化中的应用
【摘 要】
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针对锅炉燃烧系统具有多输入输出、非线性、强耦合、不确定时滞的特点，采用粒子群优化（PSO）算法寻找锅炉模型的最优输入变量组合，实现锅炉燃烧过程的优化。其应用使锅炉燃烧节省
【机 构】
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安徽建筑工业学院电子与信息工程学院
【出 处】
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电脑知识与技术：学术交流
【发表日期】
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2009年10期
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